이미지 재구성 : 위상 대 크기

그림 1. (c)는 MAGNITUDE 스펙트럼에서만 재구성 된 테스트 이미지를 보여줍니다. LOW 주파수 픽셀의 강도 값이 비교적 높은 주파수 픽셀보다 높다고 말할 수 있습니다.

그림 1. (d)는 PHASE 스펙트럼에서만 재구성 된 테스트 이미지를 보여줍니다. 높은 주파수 (가장자리, 선) 픽셀의 강도 값이 상대적으로 낮은 주파수 픽셀보다 높다고 말할 수 있습니다.

MAGNITUDE 스펙트럼만으로 재구성 된 테스트 이미지와 PHASE 스펙트럼만으로 재구성 된 테스트 이미지 사이에 강도 변화 (또는 교환)의 마법 모순이 존재하는 이유는 원래의 테스트 이미지를 함께 결합한 것입니까?

clc;
clear all;
close all;
i1=imread('C:\Users\Admin\Desktop\rough\Capture1.png');
i1=rgb2gray(i1);

f1=fftn(i1);
mag1=abs(f1);
s=log(1+fftshift(f1));
phase1=angle(f1);

r1=ifftshift(ifftn(mag1));
r2=ifftn(exp(1i*phase1));
figure,imshow(i1);
figure,imshow(s,[]);
figure,imshow(uint8(r1));
figure,imshow(r2,[]);
r2=histeq(r2);
r3=histeq(uint8(r2));     
figure,imshow(r2);
figure,imshow(r3);

그림 1. (c)는 MAGNITUDE 스펙트럼에서만 재구성 된 테스트 이미지를 보여줍니다. LOW 주파수 픽셀의 강도 값이 비교적 높은 주파수 픽셀보다 높다고 말할 수 있습니다.

실제로 이것은 올바르지 않습니다. 위상 값은 이미지의 정현파 성분의 이동을 결정합니다. 제로 위상을 사용하면 모든 정현파가 동일한 위치에 중심이 맞춰지며 원본 이미지와 실제 상관 관계가없는 대칭 이미지가 나타납니다. 동일한 위치에 중심이 있다는 것은 정현파가 해당 위치에서 최대임을 의미하며 그림 1.c의 중간에 큰 흰색 패치가있는 이유입니다.

위상 전용 재구성은 위상 일치 원칙으로 인해 기능을 유지합니다 . 모서리와 선의 위치에서 대부분의 정현파 구성 요소는 동일한 위상을 갖습니다. 참조 http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/OWENS/LECT7/node2.html 이 제대로 혼자하는 라인과 가장자리 감지하는 데 사용할 수 있습니다 //www.csse.uwa를 : HTTP를. 규모 와 상관없이 edu.au/~pk/research/pkpapers/phasecorners.pdf 따라서 위상 정보가 가장 중요하다는 것을 알 수 있습니다.

다양한 구성 요소 정현파의 크기를 변경하면 형상의 모양이 변경됩니다. 위상 만 재구성하는 경우 모든 크기를 1로 설정하면 피쳐의 모양은 변경되지만 위치는 변경되지 않습니다. 많은 이미지에서 저주파 성분은 고주파 성분보다 크기가 크기 때문에 위상 전용 재구성은 고역 통과 필터처럼 보입니다.

간단히 말해서 단계에는 지형지 물의 위치에 대한 정보가 포함됩니다.

원본 만 얻기 위해 위상 만 및 크기 만 이미지를 추가 할 수 없습니다 . 푸리에 도메인에서 그것들을 곱하고 원래로 변환 할 수 있습니다.

라인 mag1=abs(f1); 에서 이미지의 전체 강도를 변경하지 않은 상태로 둡니다 (모든 픽셀의 강도를 합산하여 테스트). 푸리에 공간에서 위상 정보를 거부하면 r1이 i1과 동일한 전체 강도를 갖도록 실제 공간의 강도가 공간적으로 재분배됩니다.

라인 phase1=angle(f1); 에서 (푸리에 공간에서) 각 픽셀의 진폭을 1로 정규화하므로 이미지의 총 강도가 변경됩니다. 위상은 이미지의 공간 정보의 대부분을 차지하므로 이미지의 주요 특징이 보존됩니다.